from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF

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    API函数
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# 创建KNN分类器
def get_KNN_classify(params):
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    借鉴https://www.cnblogs.com/lzida9223/p/8368048.html
    定义分类器
    n_neighbors 是K近邻中的K的大小，就是指定找多少个最接近的样本
    weights 是在分类判断的时候给最接近的点加上的权重，uniform是统一权重，distance是不同权重
    algorithm 是分类时采取的算法，一般用auto，它能自动选择最优的算法
    '''
    # 获取参数
    k = params.get('n_neighors', 5)
    n = params.get('weights', 'uniform')
    a = params.get('algorithm', 'auto')
    clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k, weights = w, algorithm = a)
    return clf

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